针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法...针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%~18.8%和29.5%~43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。展开更多
在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改...在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。展开更多
针对基于双目成像的云底高度测量中云图像不易检测同名点的特点,提出了基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配算法的检测方法。利用SURF算法检测特征点并构建描述子,采用FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbor)...针对基于双目成像的云底高度测量中云图像不易检测同名点的特点,提出了基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配算法的检测方法。利用SURF算法检测特征点并构建描述子,采用FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbor)算法进行特征匹配,运用随机抽样一致性算法RANSAC(Random Sample Consensus)过滤掉错误匹配。实验表明,该方法对多种云图像匹配都具有良好的效果。展开更多
文摘针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%~18.8%和29.5%~43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。
文摘在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。
